Airbnb optimiert Nutzung und Kosten durch die Verwendung von Savings Plans und umsetzbaren Kostendaten in AWS

Airbnbs Mission, die Verbindung und Gemeinschaft zwischen den Menschen durch das Reisen zu fördern, begann 2007, als die ersten beiden Gastgeber – und Gründer – drei Gäste in ihrem Haus in San Francisco willkommen hießen. Seitdem haben die Gastgeber des Unternehmens mehr als eine Milliarde Gäste empfangen, mit Announcen in mehr als 220 Ländern und Regionen.

Seit seinen Anfängen hat Airbnb sein Geschäft mit Cloud-Services von AWS betrieben – eine Strategie, die seine schnell wachsenden Workloads sowie seinen Bedarf an flexiblen Computing- und Speicherlösungen unterstützt. Das Unternehmen beschloss, in die Umgestaltung seiner Daten- und Nutzungsstrategie in AWS zu investieren. Da der Betrieb von Airbnb Hunderte von Services und eine agile technische Kultur umfasst, benötigte das Unternehmen einen strategischen, zentralisierten und relativ reibungslosen Ansatz für einen schlankeren Einkauf.

Schon früh verwendete Airbnb ein Visualisierungsmodul für die Kostenzuweisung, AWS Cost Explorer, das über eine einfach zu verwendende Oberfläche verfügt, mit der Kunden ihre AWS-Kosten und -Nutzung im Laufe der Zeit visualisieren, verstehen und verwalten können. Später, um seine interne Dateninfrastruktur zu verwenden und die Kostenvisualisierungs-Funktionen seines Data Warehousing Stacks zu erweitern, nutzte Airbnb die Daten des AWS-Kosten- und Nutzungsberichts, der einen umfassenden Satz von AWS-Kosten- und Nutzungsdaten enthält und auf stündlicher, täglicher oder monatlicher Ebene sowie auf Verwaltungs- oder Mitgliedskontoebene verfügbar ist.

Auf der Grundlage seines Data Warehouse verwendet Airbnb den Kosten- und Nutzungsbericht von AWS, um eine benutzerdefinierte Pipeline auszuführen, die eine dynamische Ansicht der Kostendaten von Airbnb erstellt und die Analytik erleichtert. Die Pipeline von Airbnb nimmt Kosten- und Nutzungsdateien von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) auf, der branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Für die Verarbeitung von Dateien benutzt Airbnb Amazon EMR, eine Cloud-Big-Data-Umgebung zur Verarbeitung riesiger Datenmengen mit Open-Source-Tools, die es Entwicklern ermöglichen, Big-Data-Anwendungen und Datenanalysen im Petabyte-Bereich schneller auszuführen. Airbnb benutzt seine Pipeline, um die Daten zu diskontieren und zu amortisieren und sie dann weiter anzupassen, um Analysen zu unterstützen und verwertbare Erkenntnisse und Metriken zu produzieren.

Um bei der Verwendung von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), die sichere, anpassbare Rechenkapazitäten in der Cloud bereitstellt, Einsparungen zu erzielen, hat Airbnb frühzeitig Savings Plans eingeführt. Dabei handelt es sich um ein flexibles Preismodell, das im Vergleich zu On-Demand-Instances von Amazon EC2 niedrigere Preise im Austausch für eine bestimmte Nutzungsverpflichtung bietet. Airbnb migrierte seine Reserved-Instances von Amazon EC2 auf Savings Plans und stellte die Nutzung seiner On-Demand-Instances ein, was zu Kosteneinsparungen führte. „Die Verwendung von Savings Plans hat den Vorgang des Cloud-Managements bei Airbnb erheblich verbessert. Es hat uns geholfen, unseren operativen Workload zu reduzieren und gleichzeitig sinnvolle Kosteneinsparungen für unser Unternehmen zu fördern“, erklärt Ari Siegel, Senior Finance Manager bei Airbnb.

Airbnb verwaltet und spart auch Speicherkosten mit dem Amazon S3 Intelligent-Tiering (S3 Intelligent-Tiering), einer Cloud-Speicherklasse, die automatische Kosteneinsparungen ermöglicht, indem Objekte zwischen vier Speicherebenen verschoben werden, wenn sich die Zugriffsmuster ändern. Durch die Verwendung von S3 Intelligent-Tiering zur Verwaltung von Speicherorten für Objekte, die vom Data Warehouse von Airbnb benutzt werden, konnte Airbnb die Speicherkosten um etwa 27 Prozent senken. Darüber hinaus verwendet das Unternehmen für replizierte Daten, die für das Backup gespeichert werden, Amazon-S3-Glacier-Speicherklassen – eine Reihe von Speicherklassen, aus denen Benutzer je nach Datenzugriff, Ausfallsicherheit und Kostenanforderungen ihrer Workloads wählen können. Airbnb verlässt sich auf den AWS-Kosten- und Nutzungsbericht, um stündliche Einblicke in die Ausgaben für Datenspeicher in Amazon S3 zu erhalten.

Airbnb verwendet auch Amazon OpenSearch Service, um die Kosten innerhalb seiner Protokollierungs-Infrastruktur zu verwalten. Dies erleichtert die Durchführung interaktiver Protokollanalytik, die Überwachung von Anwendungen in nahezu Echtzeit, die Suche auf Webseiten und vieles mehr. Um die Kosten zu senken, nutzte Airbnb den UltraWarm-Speicher für Amazon OpenSearch Service, der eine kostengünstige Möglichkeit bietet, große Mengen von Nur-Lese-Daten auf Amazon OpenSearch Service zu speichern. Die Lösung trug zu einer 60-prozentigen Senkung der Kosten für den Amazon OpenSearch Service von Airbnb bei.

Die Finanz- und Technologie-Teams von Airbnb setzten eine breite Palette von AWS-Ressourcen ein, um Cloud-Effizienz zu entwickeln und den Betrieb zu optimieren. Um den datengesteuerten Einkauf zu fördern, haben die Teams auch ihre Beratung und ihr Engagement mit AWS erweitert. Durch die Verbesserung der Vorgänge und der Transparenz hat das Unternehmen dazu beigetragen, dass Einzelpersonen und Teams ihre Kostenmanagementziele umsetzen können.